Диссертация (1137684), страница 14

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 14)

Из расчетов показателя были исключены банки, которые могли фальсифицировать свои отчетности по форме 101, всоответствии с процедурой, предложенной в Pestova, Mamonov(2013);COMPETit(q )j —q-ый индикатор рыночной власти банка i в квартале (t-j), j= 1…4;q = 1: Индекс Лернера «рыночной надбавки» к цене кредита банка.Индикатор был скорректирован на неэффективность операционныхиздержек банков (efficiency adjustment) и цены привлекаемых имисредств в пассивы (funding adjustment), см.

параграф 1.2.1;q = 2: Индикатор «эффективной конкуренции» Буна, отражающийспособность банка повышать прибыльность своего бизнеса (ROA)или наращивать свою долю на рынке кредитов посредством снижения своих предельных издержек на выдачу кредитов, см. параграф1.2.2;q = 3: –Н-статистика Панзара-Росса, отражающая реакцию процентных доходов банка на изменение факторных цен (труда, физического капитала и привлеченных средств), см. параграф 1.2.3. Показатель был дополнительно домножен на -1 для обеспечения прямой пропорциональности рыночной власти и, следовательно, удобства сопоставимости с остальными тремя индикаторами рыночнойвласти;q = 4: Микроуровневый индекс концентрации банка на внутреннихрынках платных активов (кредитов населению, кредитов нефинансовым предприятиям, кредитов банкам-резидентам (МБК), ценныхбумаг). Индикатор является микроэкономическим аналогом об71щеотраслевого Индекса Герфиндаля-Хиршмана (HHI), предложенным в Berger, Hannan (1998), см.

параграф 1.2.4; j , j = 0, 1…4, — ключевые параметры модели (2.1), отражающие чув-ствительность устойчивости банка i к изменениям его рыночной власти,имевшим место в кварталах (t-4)…(t-1), t;BSF и MACRO — две группы контрольных факторов, микро- и макроэкономических соответственно (систематизированы в Приложении 3, параграф П3.1). Призваны минимизировать смещение оценок ключевых параметров  из-за неучтенных факторов (omitted variables bias problem);BSFit(l)k —l-ый микроэкономический фактор (l = 1…L), отражающий па-раметры бизнес-модели банка i, его масштаб относительно банковской системы, динамичность развития бизнеса, подверженность риску ликвидностии процентному риску в квартале (t-k), k = 1…4;)MACROt(mk— m-ый макроэкономический фактор (m = 1…M), отражаю-щий общее для всех банков i (i = 1…N) состояние бизнес-цикла и платежногобаланса РФ, платежеспособность ключевых заемщиков (населения и нефинансовых предприятий), а также динамичность развития внутреннего финансового сектора в квартале (t-k), k = 1…4;i— индивидуальный эффект банка i; it ~ N (0, it2 ) — регрессионная ошибка, независимо и одинаково распре-деленная (по предположению) для любого банка i в любом квартале t сосредним 0 и непостоянной дисперсией  it2 .Интерпретация знаков оценок коэффициентов  и, соответственно,принятие или отвержение концепции «рыночная власть-уязвимость» или«рыночная власть-устойчивость» зависит от конкретной меры устойчивости.В случае использования Z-индекса ( p  1 ): если совокупный эффект4j 1j 0 ( I LL  1 ) или  0  0 ( I LL  0 ) и стати-стически значим для индикатора рыночной власти q (q = 1…4), то по72вышение рыночной власти банка i в текущем году способствует ростустабильности этого банка в следующем году за счет сокращения стимулов к риску для сохранения достигнутых позиций на различныхрынках.

Рост рыночной власти позволяет банку i генерировать дополнительные буферы капитала, защищающие его от непредвиденныхдействий конкурентов (смягчений ценовых параметров бизнесмоделей, нацеленных на увеличение доли на рынке) или ухудшениямакроэкономических условий. В этом случае не отвергается концепция«рыночная власть-устойчивость» для индикатора q; если совокупный эффект4j 1j 0 ( I LL  1 ) или  0  0 ( I LL  0 ) и стати-стически значим для индикатора рыночной власти q (q = 1…4), то повышение рыночной власти негативно сказывается на стабильностибанка. Предполагается, что банки пытаются в таком случае извлекатьбольше выгод из своей рыночной власти, чем такая власть в действительности подразумевает. Это проявляется, во-первых, в завышенныхставках по кредитам, ухудшающих платежеспособность заемщиков.Во-вторых, в более рискованных операциях по привлечению и размещению средств, нацеленных на повышение маржи.

Банки могут эксплуатировать рыночную власть на рынке депозитов, привлекая относительно дешевые средства населения, и вкладывать эти средства в высокодоходное потребительское кредитование, игру на рынке ценных бумаг и т.п., что предполагает повышение подверженности риску банкротства. В этом случае не отвергается концепция «рыночная властьуязвимость» для индикатора q.Заметим, что в первом случае (концепция «рыночная властьустойчивость») банк, нацеленный на повышение своей устойчивости, старается минимизировать масштаб проблемы морального риска (moral hazard)при заданном масштабе проблемы неблагоприятного отбора (adverseselection).

По факту, в этой концепции предполагается, что неблагоприятный73отбор либо минимален per se, либо находится под контролем любого банка.Оба предположения достаточно жесткие.Диаметрально противоположная ситуация характерна для второго случая (концепция «рыночная власть-уязвимость»). Здесь устойчивый банк решает проблему неблагоприятного отбора при заданной значимости проблемыморального риска. По факту, моральный риск здесь предполагается минимальным или находящимся под контролем банка.

Это такие же жесткиепредположения, как и в первом случае.В случае использования доли просроченных кредитов в совокупныхкредитах (ODL, p  2 ):если совокупный эффект4j 1j 0 ( I LL  1 ) или  0  0 ( I LL  0 ) и стати-стически значим для индикатора рыночной власти q (q = 1…4), то повышение рыночной власти банка i в текущем году приведет к ухудшению качества кредитного портфеля (росту показателя ODL) этого банкав следующем году. В этом случае не отвергается концепция «рыночнаявласть-уязвимость» для индикатора q;если совокупный эффект4j 1j 0 ( I LL  1 ) или  0  0 ( I LL  0 ) и стати-стически значим для индикатора рыночной власти q (q = 1…4), то повышение рыночной власти будет положительно сказываться на качестве кредитного портфеля такого банка (показатель ODL будет сокращаться).

Банк будет использовать свою рыночную власть для болеетщательной фильтрации заемщиков и отсеивания наименее качественных из них. Вэтом случае не отвергается концепция «рыночнаявласть-устойчивость» для индикатора q.Для удобства восприятия выводы относительно справедливости тойили иной концепции в зависимости от используемого индикатора подверженности банка рискам систематизированы в Таблице 3.74Таблица 3. Знаки влияния рыночной власти на подверженность банков рискув зависимости от используемого индикатора устойчивостиКонцепция«рыночная властьустойчивость»(«конкуренцияуязвимость»)ИндикаторустойчивостиZ-индекс устойчивости«рыночная властьуязвимость»(«конкуренциястабильность»)44 j  00  00  0j 1Доля просроченных кредитов в совокупных кредитах(ODL)4j 1jj 1j40j 10  0j000  02.2.2 Задача о совмещении противоположных эффектовДля оценки нелинейного воздействия рыночной власти банков науровни их устойчивости (подверженности риску), совмещающего эффектыконцепций«рыночнаявласть-устойчивость»и«рыночнаявласть-уязвимость», было специфицировано уравнение, аналогичное уравнению(2.1) по части контрольных факторов, но включающее квадратичную компоненту индикаторов рыночной власти.

Для удобства интерпретации нелинейной связи было решено перейти от использования четырех предшествующихлагов показателей рыночной власти к анализу только первого из лагов (и егоквадрата) в статических OLS-регрессиях и динамических GMM-регрессиях.В статических инструментальных регрессиях было оставлено текущее значение показателей рыночной власти, как и прежде.В общем виде нелинейное уравнение воздействия рыночной власти наподверженность банков рискам выглядит следующим образом:RISK it( p )   i  I INERT    RISK it( p1)  I LL  1  COMPETit(q1)  1  COMPETit(q1) 1  I LL   0  COMPETit( q )  0  COMPETit( q )LMl 1m 1   l  BSFit(l )k    m  MACROt(mk)   it7522(2.2)При спецификации мы опирались на опыт таких работ, как Berger et al.(2009) и Tabak et al.

(2012).При оценке мы исходили из предположения о том, что нелинейное воздействие должно существовать, но может не быть идентифицированным используемыми индикаторами рыночной власти ввиду их несовершенства.Были сформулированы критерии идентификации нелинейного воздействия.Первый — статистически значимые оценки линейного и квадратичногокомпонентов рыночной власти, т.е. параметров β и µ, соответственно, вне зависимости от техники их оценки.Второй — форма квадратичной зависимости должна быть перевернутой U-образной формы, если в качестве зависимой переменной используетсяZ-индекс стабильности, и простой U-образной формы, если зависимая переменная — доля просроченных кредитов в совокупных кредитах. Это соответствует идее о том, что банковская система наименее стабильна как при высоких, так и при низких уровнях конкуренции (см.

Раздел 2.1).Третий — абсцисса точки оптимума квадратичной функции, равная –β/(2µ), во-первых, должна лежать в области допустимых значений индикатора рыночной власти и, во-вторых, должна делить эти допустимые значения всоотносимых пропорциях. Для определенности, эта точка должна лежатьвнутри интервала (10-ый проц., 90-ый проц.) выборки по соответствующемупоказателю.2.2.3 Критерии поиска оптимальных индикаторов рыночной властиПредложенные уравнения линейного и нелинейного воздействия рыночной власти на устойчивость банков можно рассматривать в качествесвоеобразного теста на предпочтительность каждого из используемых 4-хиндикаторов рыночной власти. Результаты теста могут быть использованы76для ранжирования индикаторов по степени предпочтительности их использования.Идея такого теста состоит в следующем.Первое.

Если линейное воздействие существует, то оно должно идентифицироваться вне зависимости от, во-первых, техники оценки (статические/динамические регрессии, регрессии с экзогенными/эндогенными переменными) и, во-вторых, глубины лагов рыночной власти, вовлеченных в анализ.Второе. Если нелинейное воздействие существует, то оно должноидентифицироваться вне зависимости от техники оценки, иметь перевернутую U-образную форму для Z-индекса и простую U-образную форму — длядоли просроченных кредитов в совокупных кредитах, а оценка точки оптимума функции должна лежать внутри интервала (10-ый проц., 90-ый проц.)по соответствующему индикатору рыночной власти.Те индикаторы рыночной власти, которые смогут пройти такой тест,будут считаться основными и приоритетными для дальнейшего эмпирического анализа в главе 3. Остальные индикаторы будут считаться второстепенными, призванными обеспечить сравнение с основными.2.3 Результаты моделированияВ этом параграфе будут представлены оценки линейного и нелинейного воздействия рыночной власти российских банков и уровни их устойчивости (подверженности рискам).

Сначала будет представлено решение задачипоиска преобладающего эффекта и сделан вывод о том, какая концепция —«рыночная власть-устойчивость» или «рыночная власть-уязвимость» — доминирует в случаях использования тех или иных индикаторов рыночной власти и устойчивости (Раздел 2.3.1). Затем будет представлено решение задачио совмещении обеих концепций в рамках единой эконометрической модели(Раздел 2.3.2).77Как уже отмечалось выше, для оценок была использована панельнаябаза данных по всем российским банкам, предоставлявшим отчетности поформам 101 (оборотные ведомости по счетам бухгалтерского учета) и 102(отчеты о прибылях и убытках) в период 1 кв.

Характеристики

Список файлов диссертации